鏈路預(yù)測

第一章 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)基本概論
1.1 什么是網(wǎng)絡(luò)
1.1.1 社會網(wǎng)絡(luò)
1.1.2 技術(shù)網(wǎng)絡(luò)
1.1.3 生物網(wǎng)絡(luò)
1.2 如何刻畫網(wǎng)絡(luò)
1.2.1 平均距離與小世界效應(yīng)
1.2.2 度分布與無標(biāo)度特性
1.2.3 局部結(jié)構(gòu)
1.2.4 節(jié)點(diǎn)與鏈路的中心性
1.2.5 群落結(jié)構(gòu)
1.2.6 關(guān)聯(lián)性
1.2.7 熵
1.2.8 其他網(wǎng)絡(luò)特征概覽
1.3 最基本的網(wǎng)絡(luò)模型
1.3.1 規(guī)則網(wǎng)絡(luò)
1.3.2 隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)
1.3.3 小世界網(wǎng)絡(luò)
1.3.4 無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)
1.4 小結(jié)
第二章 鏈路預(yù)測的基本概念
2.1 背景和意義
2.2 問題描述
2.3 數(shù)據(jù)集劃分
2.3.1 隨機(jī)抽樣
2.3.2 逐項遍歷
2.3.3 k-折疊交叉檢驗(yàn)
2.3.4 滾雪球抽樣
2.3.5 熟識者抽樣
2.3.6 隨機(jī)游走抽樣
2.3.7 基于路徑抽樣
2.4 評價指標(biāo)
2.4.1 AUC
2.4.2 精確度
2.4.3 排序分
第三章 基于相似性的鏈路預(yù)測
3.1 基于局部信息的相似性指標(biāo)
3.1.1 基于共同鄰居的相似性指標(biāo)
3.1.2 偏好連接相似性
3.1.3 局部樸素貝葉斯模型
3.2 基于路徑的相似性指標(biāo)
3.2.1 局部路徑指標(biāo)
3.2.2 Katz指標(biāo)
3.2.3 LHN-II指標(biāo)
3.3 基于隨機(jī)游走的相似性指標(biāo)
3.3.1 全局隨機(jī)游走
3.3.2 局部隨機(jī)游走
3.4 其他相似性算法
……
第四章 基于似然分析的鏈路預(yù)測
第五章 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測
第六章 有向網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測
第七章 二部分網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測
第八章 鏈路預(yù)測的應(yīng)用
第九章 結(jié)束語